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看到不认识的植物？拍张照片，分分钟就能找到答案。自动驾驶汽车也好像长了眼睛一样，能轻轻松松判断出，哪里是道路，哪里是树木。人脸识别技术，也让我们实现了刷脸支付。而这一切，都离不开一项技术——卷积神经网络。这项技术，就像 AI 的眼睛。想了解 AI 的眼睛是怎么工作的，我们先要看一看动物的眼睛是怎么工作的。
20 世纪 50 到 60 年代，大卫·休伯尔和托斯坦·威泽尔对猫的视觉进行了研究，他们发现，在一幅画面进入猫的视野之后，猫大脑中负责视觉的神经元，被不同的东西激活了。为了方便理解，我们看个例子。比如这样一幅画面，有的神经元对画面中物体的边缘线条非常感兴趣，会着重处理这些信息，有的神经元对大块的颜色比较敏感，更擅长处理这些信息。这些神经细胞一起工作，帮助生物识别各种复杂的图像。埃德加·德加 《去外省的赛马场》（At the Races in the Countryside）1869这项研究，让大卫和托斯坦获得了 1981 年诺贝尔生理学或医学奖，也启发了人工智能领域一个非常重要的算法，卷积神经网络。在 1980 年代，日本科学家福岛邦彦设计了一个叫做 Neocognitron 的模型，用来识别日文手写字符，Neocognitron 中有不同的“层”，用来提取对不同的信息，最后综合这些信息对识别到的字符进行判断。这启发了一位叫做扬·乐昆的法国科学家，扬·乐昆设计出了最早的卷积神经网络，并且基于卷积神经网络，建立了 LeNet 模型。这个模型在当时被很多银行用来识别手写字符。我们通过一个简单的例子，来看看卷积神经网络是如何工作的。
和神经网络相比，卷积神经网络在识别图片的时候，多了两个过程：卷积和汇聚。一张图片，在计算机的眼里，其实是一个个像素点组成的矩阵，卷积核不是单独去考虑每一个像素点上的信息，而是同时对某个区域，比如 3×3，5×5 的像素点信息进行处理。这样可以综合考虑相邻像素点的信息，更好地提取出更高级特征。你可以想象一下，卷积核就像是一个观测员拿着有特定视野的望远镜去看一幅图片，把看到的信息处理记录下来。而且我们可以设置有不同侧重点的观测员，以提取图片中的不同维度信息。比如，有的观测员着重提取颜色信息，有的着重提取物体边缘轮廓信息，有的专门提取某个特定形状的信息。最后综合这些信息，帮助神经网络做出更好的判断。此外，卷积神经网络还有一个重要的步骤——汇聚（又称池化）。图片往往是一个非常大的矩阵，汇聚能够把一块区域里的信息压缩成一个信息。假如，对一个 16×16 的矩阵，可以通过汇聚的方法，提取 2×2 格子里颜色最深一格的信息，就能把它变成这样的 8×8 的矩阵。如果再进行一次相同的汇聚，就可以把 8×8 的矩阵，变成 4×4 的矩阵。虽然图像汇聚后会有一些变化，但是依然保留了整个图像中的基本特征。卷积和汇聚，让卷积神经网络能够非常好地对图片信息进行提取，对于图像的学习处理效率上有了非常大的提升。当然，卷积神经网络也会使用跟神经网络一样的反向传播算法，不断根据已知结果逆向调整神经网络中的参数，以做出越来越准确的判断。那么，AI如何改变一些行业的生态？在未来，我们将一同探究。
本文授权转载自 科普中国 微信公众号
审核：秦曾昌 北京航空航天大学 自动化科学与电气工程学院 副教授
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